한동수 교수 “KAIST 실내 위치인식 시스템에 탑재 예정”
크라우드소싱으로 수집 위치정보 없이 수집된 무선랜 신호를 개발된 자율학습 AI 기법을 사용하여 수집위치를 자동으로 라벨링하는 과정 모식도.한국과학기술원 제공
이 기술은 복도, 로비, 계단과 같은 이동 공간에서도 수집된 신호의 위치정보를 별도의 외부 정보없이 자동으로 라벨링하는 새로운 자율학습 인공지능 이다.
비용을 절감하면서 높은 정확도를 가질 수 있고 무선랜 핑거프린트 수집이 가능한 건물이라면 어느 곳에도 적용 가능하다.
그 동안 스마트폰을 통해 수집된 핑거프린트는 활용되지 못하고 버려졌지만 개발된 기술을 통해 무선랜 핑거프린트 빅데이터 영역이 새롭게 열릴 것으로 기대된다.
또한 개발된 GPS 구축 기술은 글로벌 기업이나 국내 위치정보 서비스 기업 등이 전국 범위에서 위치정보 서비스를 제공할 때 도입해 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 예상된다.
연구팀은 이 기술이 위치기반 SNS, 사물인터넷 등 서비스가 활성화되고 위급한 상황에서 112나 119에 구조요청을 할 시 정확한 위치 파악에 사용될 수 있을 것으로 보고 있다.
한동수 교수는 “개발된 글로벌 실내 위치인식 시스템 구축 기술을 KAIST 실내 위치인식 시스템인 카이로스(KAILOS)에 탑재해 서비스 할 예정”이라며 “전 세계 어느 건물에서든 정확도 높은 실내 위치인식 시스템을 손쉽게 구축할 수 있고 장래에 대부분 실내 공간에서도 위치인식 서비스가 제공 가능할 것”이라고 말했다.
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